L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLEE LLE VA REVOLUTIONNERL'AGRICULTURE

M-D.G

首页> 外文期刊>Cultivar >L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLEE LLE VA REVOLUTIONNERL'AGRICULTURE

【24h】

L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLEE LLE VA REVOLUTIONNERL'AGRICULTURE

机译：曲柄智力是Revolutionnerl'Agriculture

获取原文

获取原文并翻译 | 示例

获取外文期刊封面封底 >>

开具论文收录证明 >>

文献代查 >>

团队文献服务 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

Déja entrées dans les moeurs, les nouvelles techniques offrent de belles perspectives avec des outils capables d'accomplir des taches précises et de donner les moyens a l'utilisateur de prendre les meilleures décisions.

机译：已经进入了道德，新技术提供了具有能够完成特定污渍的工具的巨大前景，并为用户提供最佳决策的方法。

著录项

来源
《Cultivar 》 |2018年第83期| 共5页
作者
M-D.G;
展开▼
作者单位

展开▼
收录信息
原文格式 PDF
正文语种 fre
中图分类农业科学 ;
关键词

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLEE LLE VA REVOLUTIONNERL'AGRICULTURE [J] . M-D.G Cultivar . 2018 ,第83期

机译：曲柄智力是Revolutionnerl'Agriculture
2. Getting value from artificial intelligence in agriculture [J] . Smith Matthew J. Animal Production Science . 2020 ,第1期

机译：从农业人工智能中获取价值
3. Innovation management in agriculture:through Artificial Intelligence [J] . Vikram Singh, Himanshu Varshney, Shiv Datt Indian Farming . 2019 ,第3期

机译：农业创新管理：通过人工智能
4. Mobile intelligence for LEMKEN equipment: A retrofittable intelligent hardware generates additional value for various agricultural implements [C] . Hendrik Vennemann, Marco van den Boom, Henning Hecheltjen International Conference on Agricultural Engineering . 2019

机译：LEMKEN设备的移动智能：改造的智能硬件为各种农业工具产生额外的价值
5. Validity of three brief intelligence measures: The Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence, the Kaufman Brief Intelligence Test, and the General Ability Measure for Adults. [D] . Melnick, Laura B. 2005

机译：三种简短智力测验的有效性：韦氏智力简表，考夫曼简短智力测验和成人通用能力测验。
6. Integrating drone-borne thermal imaging with artificial intelligence to locate bird nests on agricultural land [O] . Andrea Santangeli, Yuxuan Chen, Edward Kluen, -1

机译：将无人机传热成像与人工智能相结合以在农地上定位燕窝
7. EEG Signal Discrimination using Non-linear Dynamics in the EMD Domain S. M. Shafiul Alam,S. M. Shafiul Alam,Aurangozeb, and Syed TarekShahriar Abstract—An EMD-chaos based approach is proposed todiscriminate EEG signals corresponding to healthy persons,and epileptic patients during seizure-free intervals and seizureattacks. An electroencephalogram (EEG) is first empiricallydecomposed to intrinsic mode functions (IMFs). The nonlineardynamics of these IMFs are quantified in terms of the largestLyapunov exponent (LLE) and correlation dimension (CD).This chaotic analysis in EMD domain is applied to a large groupof EEG signals corresponding to healthy persons as well asepileptic patients (both with and without seizure attacks). It isshown that the values of the obtained LLE and CD exhibitfeatures by which EEG for seizure attacks can be clearlydistinguished from other EEG signals in the EMD domain.Thus, the proposed approach may aid researchers in developingeffective techniques to predict seizure activities. Index Terms—Electroencephalogram (EEG), empiricalmode decomposition (EMD), largest Lyapunov exponent (LLE),correlation dimension (CD), epileptic seizures. The Authors are with the Electrical and Electronic EngineeringDepartment, Bangladesh University of Engineering and Technology,Dhaka-1000, Bangladesh (e-mail: imamul@eee.buet.ac.bd) PDF Cite: S. M. Shafiul Alam,S. M. Shafiul Alam,Aurangozeb, and Syed Tarek Shahriar, "EEG Signal Discrimination using Non-linear Dynamics in the EMD Domain," International Journal of Computer and Electrical Engineering vol. 4, no. 3, pp. 326-330, 2012. PREVIOUS PAPER Perception of Emotions Using Constructive Learningthrough Speech NEXT PAPER Physical Layer Impairments Aware OVPN Connection Selection Mechanisms Copyright © 2008-2013. International Association of Computer Science and Information Technology Press (IACSIT Press) [O] . S. M. Shafiul Alam, Syed TarekShahriar 2012

机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）

L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLEE LLE VA REVOLUTIONNERL'AGRICULTURE

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅